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1. 改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法

施端阳, 林强, 胡冰, 陈佳君

现代防御技术 2023, 51 (5): 93-103. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2023.05.012

摘要（41）

HTML （2）

PDF （804KB）（71）

针对智能化雷达信息处理性能评估需求，从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手，构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进，通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法，使用灰色关联系数替代欧式距离，利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序，筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。

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2. 遗传算法优化神经网络的雷达杂波抑制方法

施端阳, 林强, 胡冰, 陈嘉勋

现代防御技术 2021, 49 (6): 74-83. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2021.06.012

摘要（599）

PDF （4005KB）（358）

针对目标检测后仍存在剩余杂波影响雷达跟踪和占用数据处理资源等问题,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的雷达杂波抑制方法。通过分析雷达目标点迹和杂波点迹差异化的特征,选取多维特征作为输入自变量,设计BP神经网络分类器模型,对雷达目标点迹和杂波点迹进行分类识别,进而滤除杂波。在数据输入时,利用遗传算法对神经网络的输入自变量进行优化选择,降低输入数据维度,缩短建模时间。在神经网络训练时,利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高网络收敛速度和识别精度。通过雷达实测数据测试表明:遗传算法优化后的BP神经网络与传统BP神经网络相比,雷达杂波点迹识别率提高了1.5%,识别时间缩短了20.4%。

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